百融云创：银行数据治理应当“边建设、边治理、边使用”

“站在风口上，猪都会飞”，这是最近几年广为流传的一句创业金句。它很好地形容了互联网、大数据、人工智能、5G等新技术给商业创新和社会变革带来的巨大推动。我们也看到，近些年新技术的迭代升级产生了一波一波的行业红利，不少企业确实抓住机遇完成了短期快速发展。

与此同时，无论是企业老板、创业者，还是普通大众会有一种感受，单靠行业红利赚钱越来越难，在信息大爆炸的时代想要形成壁垒阻止后来者的进入，几乎不可能。因此，靠技术驱动走稳健发展之路才是企业立身之本，且不会错过真正的红利期。

这一现象在金融科技领域表现得十分明显。金融科技从进入中国到日渐成熟，是传统金融机构创新发展渐入佳境的过程。一开始，传统金融机构在互联网金融创新中相对落后，但是随着其成熟的机制体系、运营管理、资本雄厚等优势凸显之后，由金融科技带来的业务创新迅速扩大了市场份额，并因此持续获得了丰厚的红利。

如今，金融科技进入下半场，到了真正拼技术、拼实力的时候，以银行代表的传统金融机构该如何实现技术驱动业务创新和发展呢？比如面向不同客群定制产品，以更低成本打造多样化的金融产品；面向不同客群，风险管理要求提供精准的模型。我们发现，不管是互联网、大数据、人工智能还是5G技术，均指向数字化，这意味着金融业务创新必须建立在对用户数据深度挖掘、分析评价的基础之上。可以说，完善的数据管理体系将会成为技术驱动之基础、业务创新之源头，那么以搭建完善的数据管理体系为目标的数字治理工作必须提上日程。

对数据治理的认识不足

目前，很多银行机构还远未认识到数据治理的重要性。据埃森哲发布的《中小银行金融科技发展研究报告（2019）》统计，91%的中小银行没有建立完善有效的数据管理体系。其中，27%的中小银行缺乏公司级数据规范，数据多头管理，部门数据互通靠自发或人工传递；46%的中小银行初步搭建公司级数据管控体系和基础规范，但应用尚未下沉到业务，数据互通程度不理想；仅18%的中小银行初步建立数据管理体系和管控工具，进行了平台整合，各部门基本落实公司数据规范体系；仅9%的中小银行实现有效数据治理，数据管理体系完善，全面实现大数据应用。

为保证金融数据的安全规范使用，2018年5月，银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范银行业金融机构的数据管理活动。这次是银保监会首次将数据治理提高到银行常规管理的战略高度，明确要将银行数据治理工作常态化、持久化。

然而，在执行过程中，部分银行机构并没有按照监管要求进行落实。2019年底，某农商行因“未能根据要求有效开展数据治理工作，数据治理存在严重缺陷，严重违反审慎经营规则”被银保监会处罚，侧面反映出了银行数据治理暴露的问题。

对此，百融云创风控专家鲁静分析表示，银行机构忽视数据治理的根本原因在于没有真正把握住数据治理的目标。开展数据治理无非有四种目的：第一是满足业务发展需求，第二是符合监管要求，第三是技术发展的需要，第四是遇到问题不得不进行。综合四种目标的治理效果，显然，在监管的要求下以业务驱动为出发点的银行治理才能带来实效，“临时抱佛脚”或“头痛医头，脚痛医脚”的数字治理最终流于失败。（具体如下图）

数据治理的具体好处

兼顾监管驱动和业务驱动的数字治理，对银行机构究竟能产生哪些好处呢？

第一，数据已经是银行的重要资产之一，银行需要安全地保管自身及客户的信息。各类涉及商业秘密和敏感数据信息在处理、使用过程中面临被违规、非法使用或信息泄露的风险，会给银行带来不可估量的损失。在良好的数据治理环境下，可以规范数据的管理和使用，更好地适应经营过程中的不确定性因素。

第二，随着金融科技的发展应用，商业银行运用大数据、数据挖掘、机器学习、反欺诈、区块链等技术来对风险进行综合评估。但这些都有赖于数据能够良好地运用于数据模型。数据的一致性、完整性可以保障银行风险管控的良好运作，有效地管理和降低风险。

第三，随着市场竞争的加剧，在客户、产品、渠道、营销等方面都面临巨大挑战。在大数据环境下，银行需要对历史和现有的业务数据进行挖掘、分析，在传统的业务运营基础上推出各种创新业务，提高客户体验、提升银行竞争力。

从实践效果看，部分意识超前的银行机构已从数据治理中尝到了甜头。根据百融云创为合作机构提供的数据治理服务来看，通过与百融云创合作，合作机构实现了阶段性的数据治理，有效促进了业务的创新和发展。这些机构客户包括国有大行、股份制银行、农商行、持牌消费金融机构、汽车金融等，在特征库项目、决策引擎系统、数据集市等方面成功实现了数据治理工作。

日前，在疫情期间，百融云创与苏州农商银行签署本地化决策引擎服务协议，依托“数据+模型+系统”一体化服务为该行提供服务。由此，农商银行已将数据治理纳入基础建设的一部分，为数字化全面转型提供有力支撑。

边建设，边治理，边使用

百融云创风控专家鲁静认为，数据治理是一项长期性、系统性的工程，耗时长、耗资大，但并不意味着回报必须等到治理全部完成之后才能看到。因此，银行进行数字治理，实现监管与创新的双重目标，应当采取“边建设，边治理，边使用”的标本兼治的总体策略。

针对数据不一致、冗余、不完整、不真实，关联关系混乱，数据及时性等问题，找出对应的具体症状，再给出具体的解决方案。比如数据不一致，可以包括业务含义不一致、名称不一致、编码不一致、数据模型不一致、分类层次不一致等细分问题。先盘点数据，切入数据治理，形成全局数据观，进而形成全局可引用的数据标准，搭建起系统化的数据治理结构。这便是数据治理之标和之本的有效结合。

鲁静是百融云创数据治理架构师，负责异构大数据分析、数据自组织治理平台、数据中台产品研发。曾任亚信集团大数据实验室数据科学家、亚信集团大数据产品部首席架构师，AMDOC中国区CRM首席分析师等职务。拥有15年电信行业数据仓库从业经验，5年金融大数据语义网络研发经验，熟悉数据仓库规划和消费行为分析，在数据资产管理、数据治理和信用卡、行为分析和语义网络模型等领域具有长期实践经验。领导设计研发的自组织式数据治理协作平台、对标美国军方情报分析系统的国产探索式语义分析工具、非结构化数据分析框架等产品在电信、安全情报、政府等多个行业获得广泛应用。

如何标本兼治？鲁静在百融云课堂特别分享的《数据治理的敏捷之路》一讲中，详细阐述了这一思路，听课即可快速获取相关内容。

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编译者/作者：科技资讯与观察

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